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小区之间交换的信号向使生物系统的行为很难预测的复杂度。 reeke采用计算机模拟来研究生物系统的组件如何协同工作来进行复杂的功能。他是在模拟神经系统,以更好地了解物理现象在其中产生感知,运动控制和记忆特别感兴趣。

reeke的车型已经展示了如何识别环境中的物体和事件的能力,可在神经系统中出现的由先天的价值体系引导下选择性的操作流程的结果。他的工作表明,没有必要对内置代表性代码或计算算法,也不对因无所不知外聘教师误差信号的反馈。结果提出质疑流行的理论认为,大脑是一个样的电脑。

在reeke的实验室特别感兴趣的领域是感知,运动控制和分析工具,适当的在空间和时间,这些活动的表征发展。与宾夕法尼亚大学人类学研究生,他研究了直立行走的人类祖先物种进化。目前,他主要专注于对空间和时间模式,这是规划和导航,语言和音乐根本重要性的认识和回忆的神经机制。实验室已经开发出新颖的信息理论措施有助于量化神经元和神经元组件的时空放电活动之间交换的信号的时间特性。 reeke显示,这些相同的措施可以用来分析从行为动物实验得到的数据。与洛克菲勒的一个合作项目 唐纳德·W上。百福,reeke帮助衡量雌激素的雌性小鼠的贡献,以探究行为。

reeke的实验室还开发了一种复合方法,其中在模拟不同的膜电导使用细节的程度被适配为每一神经元的动态复杂造型的神经元。他们的模型小脑蒲肯野细胞分析显示,当速率和刺激的定时是变化的,新的细胞放电行为出现。实验室的成员已经应用这些方法来研究由亚成鸟学习他们的歌曲,怎么全麻药影响大脑皮质神经元集群活动的过程中,感觉突发事件的描述性模型的产生,并在他们的回报关系小脑和其他脑区。与洛克菲勒的合作 查尔斯·天。吉尔伯特,reeke目前建模多个互连区域的灵长类动物视觉皮层的以更好地了解的目的,在它们的全部或片段,或观察时,被识别和分类。